Занимаюсь ML и данными: на Python собираю системы, где важно не «модель запустилась», а доказательство, что она не врёт. Работаю с SQL на уровне оптимизатора и семантики, публикую воспроизводимые датасеты с DOI, провожу измерения так, чтобы их можно было перепроверить.
Основной исследовательский фокус — надёжность языковых моделей на задачах с данными: что происходит, когда LLM предлагает «оптимизировать» запрос, и как это доказать исполнением, а не процентом успеха.
Второе направление — фронтенд и fullstack: TypeScript, React, Node.js. Люблю формат, где можно глубоко погружаться в продукт: понимать, зачем нужна фича, а не просто закрывать тикеты. Отдельно кайфую от чистого UI, анимаций и внимания к деталям.
- 📊 Автор датасета SREB — опубликован в Zenodo с DOI, HuggingFace и живым лидербордом
- 🧪 Воспроизводимость как обязательное требование: хеши входов, digest моделей, версии СУБД, CI на каждый push
- 🎯 Адаптивные, доступные (a11y) и производительные интерфейсы
- 🤝 Плотно работаю с дизайнерами при внедрении UX/UI
- 📚 Студент НовГУ им. Ярослава Мудрого — Прикладная математика и информатика
- 🌍 English — B2
Датасет исполняемых контрпримеров к SQL-переписываниям, которые предлагают языковые модели: 204 семейства запросов на трёх схемах, 5 712 состояний базы, 6 моделей, 34 272 проверки. Публикуется не процент успеха, а конкретное состояние базы, на котором результат меняется, и строки, которые это доказывают — с версией СУБД, digest модели и хешами входов.
В пилоте все четыре модели, отвечавшие на семейство union_bag, сломали его: три заменили
UNION ALL на OR, одна навесила DISTINCT. Строк стало на одну меньше, запрос при этом
работает без ошибок.
SQL MySQL PostgreSQL LLM evaluation Python
🔗 GitHub · HuggingFace · Живой лидерборд
|
Интеллектуальная система анализа и оптимизации SQL-запросов с проверкой результатов ИИ: эквивалентность, бенчмарк, Research Mode. MySQL и PostgreSQL, полный CD-конвейер.
|
Обнаружение сетевых вторжений: трафик → признаки потоков → RandomForest на CICIDS-2017 → API с живым дашбордом и Telegram-алертами.
|
|
Образовательная платформа: треки C++/Python/JS, ветки по AI и кибербезу, браузерный редактор кода и AI-ассистент с уровнями подсказок.
|
Система управления спортивным комплексом: клиенты, расписание, финансы и операционный обзор в одной панели. Резкий ч/б интерфейс + Rust-бэкенд.
|
|
Канбан-доска с drag & drop: перетаскивание карточек между колонками, приоритеты и теги, тёмная тема, сохранение в localStorage, клавиатурная доступность.
|
Промо-сайт студенческих отрядов на Next.js: крупный герой, статистика 400 000+ участников и 85 регионов, тёмная тема и форма вступления.
|
ML / Data / Базы данных
Бэкенд и инструменты
Frontend
| Проект | Описание | Стек |
|---|---|---|
| SREB | Датасет исполняемых контрпримеров к SQL-переписываниям моделей: 204 семейства, 5712 состояний, 6 моделей, 34 272 проверки. DOI + HuggingFace + лидерборд | Python SQL MySQL PostgreSQL |
| ai-db-optimizer | Система анализа и оптимизации SQL-запросов с проверкой результатов ИИ | Python FastAPI MySQL PostgreSQL |
| NIDS | Обнаружение сетевых вторжений на ML: трафик → признаки потоков → RandomForest на CICIDS-2017 → API, дашборд и Telegram-алерты | Python scikit-learn scapy FastAPI |
| websec-scanner | Пассивный аудит веб-безопасности: заголовки, TLS, cookies, CORS → оценка A–F с объяснением | Python rich FastAPI |
| ru-compliance-scanner | Проверка сайта на 152-ФЗ: политика, согласия, cookie, HTTPS → что не так и какой штраф грозит | Python BeautifulSoup FastAPI |
| Проект | Описание | Ссылки |
|---|---|---|
| CodeNovSU | Платформа обучения программированию с AI-ассистентом | demo · code |
| FieldMind | CRM спорткомплекса, Rust-бэкенд | demo · code |
| трудкрут.com | Промо-сайт движения РСО на Next.js | demo · code |
| media_rso | Платформа медиаконкурса РСО, бэкенд на Rust (Axum) | code |
| uchi_ru | «Дракоша» — обучающая веб-игра для детей 6–11 с AI-проверкой | code |
| Проект | Описание | Ссылки |
|---|---|---|
| TaskFlow | Канбан-доска с drag & drop, приоритетами и тёмной темой | demo · code |
| chess | Промо-лендинг шахматного клуба на чистом HTML/CSS/JS | code |
| todo-bot | Telegram-менеджер задач: дедлайны, повторы, напоминания, экспорт CSV | code |
Развитием SREB: расширяю покрытие на PostgreSQL, добавляю агентную дорожку (модель с инструментами против одноударной) и готовлю доклад на FOSDEM PGDay 2027. Параллельно — цикл фронтенд-пет-проектов: собираю аккуратные интерфейсы и складываю их в портфолио (последний — TaskFlow).
Новгородский государственный университет им. Ярослава Мудрого — Великий Новгород Прикладная математика и информатика (09.02.07), выпуск 2028
